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開源項目

1. refinery

Python Star:878

用于NLP的以數(shù)據為中心的開源IDE，refinery結合了程序化標簽、廣泛的數(shù)據管理和神經搜索功能。

2. python-patterns

Python Star:878

這是Brandon Rhodes的python-patterns.guide網站背后的源代碼，python-patterns.guide是一個Python設計模式收集網站，整理了Python中很多高效、好用的設計模式，對于進階Python非常有價值。

3. neural-compressor

Python Star:487

英特爾神經壓縮器，原名為英特爾?低精度優(yōu)化工具，是一個在英特爾CPU和GPU上運行的開源Python庫，它為流行的網絡壓縮技術（如量化、修剪、知識提煉）提供了跨越多個深度學習框架的統(tǒng)一接口。

該工具支持自動精度驅動的調整策略，幫助用戶快速找出最佳量化模型。

它還實現(xiàn)了不同的權重修剪算法，以生成具有預定義稀疏性目標的修剪模型，

英特爾?神經壓縮器一直是英特爾oneAPI人工智能分析工具包的關鍵人工智能軟件組件之一。

4. Jailer

Java Star:1.4k

Jailer是一個用于數(shù)據庫子集和關系數(shù)據瀏覽的工具。

它從你的數(shù)據庫中創(chuàng)建小的片斷作為SQL（拓撲排序），DbUnit記錄或XML。

對于創(chuàng)建測試數(shù)據的小樣本或用相關的生產數(shù)據進行局部問題分析來說是非常理想的。

數(shù)據瀏覽器可以讓你按照表之間的關系（基于外鍵或用戶定義）瀏覽你的數(shù)據庫。

5. trdsql

Go Star:1.2k

一款CLI工具，可以對CSV、LTSV、JSON和TBLN執(zhí)行SQL查詢。

它是一個類似于q、textql的工具，與這些工具不同的是，可以使用PostgreSQL或MySQL的語法。

6. coder

Go Star:1.4k

Coder可以用于創(chuàng)建遠程開發(fā)機器，這樣，你的團隊可以從任何地方進行開發(fā)。

7. sioyek

C Star:3.4k

Sioyek是一個開源的PDF閱讀器，可以閱讀研究論文和技術書籍。

8. falso

JavaScript Star:2.5k

系統(tǒng)開發(fā)過程中，經常需要造數(shù)據來驗證系統(tǒng)的可行性，這對于系統(tǒng)開發(fā)帶來很多額外工作量。

falso就是一款可以針對很多開發(fā)中的現(xiàn)實需求進行造數(shù)據的一款工具。

9. wachy

Rust Star:454

基于eBPF的性能調試的UI工具，具有低開銷的動態(tài)儀表、深度代碼整合、了解真實的延遲、強大的運行時過濾等強大功能。

10. AstroNvim

Lua Star:4k

AstroNvim是一個美觀且功能豐富的neovim配置，可擴展且易于使用的一套強大的插件。

資源工具

1. Polars

適用于Rust和Python的高效極速DataFrame庫。

2. Professional Programming

一個為程序員提供的全棧資源的集合。

如果你想在開發(fā)方面更進一步，這個資源會非常有價值，它包含如下類型內容：

• 資源清單

• 書籍

• 視頻/講座

• 幻燈片/演示文稿

• 必讀文章

3. Project Based Learning

一個編程教程列表，這里針對C/C++、PHP、Python、Go、Rust、Scala、Swift等不同編程語言提供了豐富的實戰(zhàn)項目，通過這些項目可以對自己的編程技能進行磨練和提升。

4. Python

一個Python的系列學習資源，包含Python中很多實用性開發(fā)指導，例如，CLI、TUItio、輸入輸出、數(shù)據庫、工具包和文檔、文件操作等等。

技術文章

1. Java的7種垃圾回收方式

使用像C和C++這樣的編程語言編寫的應用程序，要求你在不再需要的時候對內存中的對象進行銷毀。

你的應用程序增長得越多，忽略釋放未使用的對象的概率就越大。

這就導致了內存泄漏，最終系統(tǒng)內存被用完，在某些時候沒有進一步的內存可以分配，這就導致了應用程序出現(xiàn)OutOfMemoryError而失敗的情況。

但是在Java中，垃圾回收（GC）是在應用程序執(zhí)行過程中自動發(fā)生的，所以它減輕了手動去分配的任務和可能的內存泄漏。

垃圾回收并不是一項單一的任務，Java虛擬機（JVM）有多種不同的垃圾收集，了解每一種的目的和優(yōu)勢對于Java開發(fā)很有必要。

2. 前100萬個網站中的10%已經死亡

互聯(lián)網時代，做什么事情都會涉及到一個網站，公司網站、個人網站、購物網站、門戶網站等等，數(shù)不勝數(shù)。

這篇文章的作者通過開放數(shù)據集獲取到排名前100萬的域名，然后對起進行爬蟲分析。結果發(fā)現(xiàn)，有10%的網站早已沒用了。